RPS Assessment Map


Matakuliah
LandscapeKurikulum Sistem Informasi 2023/2024
Kode MatakuliahISS6305
Nama MatakuliahBusiness Analytics
sks3.00

RPS Assessment Map
Capaian Pembelajaran (CP) terkait
Jenis No Expectted Leaning Outcomes Course Learning Outcomes Session Learning Outcomes Kriteria Penilaian (Indikator)
Tugas Ujian Akhir Semester Ujian Tengah Semester
KETRAMPILAN KHUSUS Mampu memahami, menganalisis, menilai konsep dasar dan peran sistem informasi dalam mengelola data yaitu pemfilteran, agregasi dan pengorganisasian dalam analisis dan visualisasi data untuk memberikan rekomendasi pengambilan keputusan pada proses dan sistem organisasi. (CPL01 (KK.a)) 1 Analisis dan Visualisasi Data Mampu menganalisis bisnis 2
Mampu mensimulasikan Analisis Keputusan 6
Mampu memproyeksikan Tugas Kelompok 50
Mampu merancang dan menggunakan database, serta mengolah dan menganalisa data dengan alat dan teknik pengolahan data. (CPL02 (KK.b)) 2 Teknik Olahan Data Mampu menerapkan tools olahan data 10 3
Memiliki kemampuan dalam melakukan fungsi klasifikasi, klasterisasi, regresi, deteksi anomali, pemfilteran, aggregasi, pembelajaran aturan asosiasi, perangkuman, baik secara deskriptif maupun prediktif di dalam memahami masalah data secara tepat dengan memahami konsep, metode, teknik dan tahapan data mining serta visualisasi data sebagai pengetahuan. (CPL09 (KK.g)) 7 Deskriptif, Prediktif, Prescriptif Mampu mensimulasikan Spreadsheet untuk olah data marketing 10 6
Mampu mensimulasikan Data mining 10 3

Assessment Composition


Jenis Elo Kriteria Penilaian (Indikator) Total
Tugas Ujian Akhir Semester Ujian Tengah Semester
KETRAMPILAN KHUSUS Mampu memahami, menganalisis, menilai konsep dasar dan peran sistem informasi dalam mengelola data yaitu pemfilteran, agregasi dan pengorganisasian dalam analisis dan visualisasi data untuk memberikan rekomendasi pengambilan keputusan pada proses dan sistem organisasi. (CPL01 (KK.a)) 50 8 58
Mampu merancang dan menggunakan database, serta mengolah dan menganalisa data dengan alat dan teknik pengolahan data. (CPL02 (KK.b)) 10 3 13
Memiliki kemampuan dalam melakukan fungsi klasifikasi, klasterisasi, regresi, deteksi anomali, pemfilteran, aggregasi, pembelajaran aturan asosiasi, perangkuman, baik secara deskriptif maupun prediktif di dalam memahami masalah data secara tepat dengan memahami konsep, metode, teknik dan tahapan data mining serta visualisasi data sebagai pengetahuan. (CPL09 (KK.g)) 20 9 29
Total 50 30 20 100